随着5G 与物联网（IoT）技术的发展，可穿戴电子设备在环境监测、运动追踪、人机交互、医疗健康等领域需求激增。传统传感器存在制备流程复杂、成本高、柔性/透气性不足等问题，限制其应用；而金属有机框架（MOF）因高比表面积、可调控结构，与石墨相氮化碳（g-C3N4，稳定 n 型半导体）复合形成异质结，有望通过压电效应与挠曲电效应协同提升传感器性能，满足柔性可穿戴设备需求。

近日，北京石油化工学院师奇松副教授团队通过共面煅烧制备了具有锚定界面结构的异质结构，并且通过引入缺陷工程，使g-C3N4诱导的氮缺陷有利于电子捕获，从而增强了两组分接触界面之间的电子迁移。这种电子迁移产生了一个内部电场，有效地增强了载流子的运动，从而显著改善了异质结的压电性能。当异质结MOF@g-C3N4作为填料加入到PAN大分子链中时，观察到挠曲电效应。因此，成功地制备了柔性、高性能、多功能的复合纳米纤维薄膜PMDCN。

相关研究内容以“A flexible sensor utilizing piezoelectricity of Z-scheme heterojunctions with internal electric fields and flexoelectricity synergies from nanofibers for advanced IoT applications”为题目，发表在期刊《Nano Materials Science》（IF=17.9）上。

图1 MOF@g-CN和纤维的制造过程。

该研究中，利用该薄膜开发的压电传感器具有6.01的高介电常数、71.92 %的断裂伸长率和14.53 V/N的灵敏度，实现了3/43 ms的超快响应/恢复时间。通过使用柔性传感器的信号作为输入，可以通过蓝牙模块将输出波形显示给智能设备。这可以精确检测细微的影响，跟踪人类户外运动，实现姿势监测和降低伤害风险。这使得进一步研究相关病理和实施更有效的干预措施，以防止各种生理问题。

图2 (a) g-C3N4和其他填料的光学照片，(b) PAN、PM、PDCM和PMDCN的CAs随时间变化曲线，(c) PAN和(d) PMDCN的CAs，(e)(f) PMDCN表面元素的分布和(g)含量，(h) MOF@D-CN的TEM图像。

图3 MOF@g-C3N4的XPS光谱、内置电场和模拟应力作用下PMDCN的电位差。

g-C3N4通过π-π相互作用减小了电子转移距离，有效地锚定并均匀分散了UiO-66-NO2粒子。UiO-66-NO2与g-C3N4之间成功形成良好的接触结构，增强了载流子在界面处的有效迁移（图3d）。电子在异质结中的主要迁移路径是从UiO-66-NO2到g-C3N4，说明内建电场的方向是从g-C3N4到UiO-66-NO2。两个组分之间电子浓度的差异导致接触时电子云密度的变化，导致动态平衡的电子交换，直到费米能级达到平衡。压电极化电荷的产生有助于在界面处诱导带弯曲。

将无机填料掺入聚合物基体具有增强其整体机械性能的优势，拉伸测试证实了聚合物和填料之间的界面相互作用（图3e）。PMDCN表现出更高的平均机械载荷，表明更明显的应变梯度。这表明在PMDCN结构中具有优越的内应力传递。观察到的PMDCN电压的增加主要归因于由压电和应变梯度触发的挠曲电的协同效应（图3f）。

图4 多方位传感系统监测信号的工作原理图和手指与手腕弯曲时的输出电压

在本研究中，采用数字万用表的蓝牙模块将压电传感器的数据无线传输到移动电话或计算机。接收到数据后，计算机上的专用软件对数据进行处理，将其表示为实时波形（图4a）。这种无线方式使柔性传感系统在监测、定位和数据存储方面具有增强的能力。将压电传感器固定在手指关节和手腕上，可以观察以不同弯曲时输出电压的变化。

图5 不同动作的输出电压

利用便携式设备，可以在室外环境中监测人体运动。引体向上是一种增强手臂肌肉和身体协调性的运动，由志愿者进行（图5a）。虽然俯卧撑没有引体向上那么剧烈，但对于想要减肥的健身爱好者来说，仍然是一种有效的运动。电压信号根据志愿者做俯卧撑呈现周期性输出（图5b）。在剧烈运动之前和之后进行伸展运动，不仅对增强肌肉和骨骼力量，而且对减少受伤的风险至关重要。这样的运动可以防止乳酸在肌肉中积累，从而减轻身体疼痛等不适。我们使用单杠进行前蹲弓步，这有效地拉伸了手臂、背部和大腿后部的肌肉，因此是一个很好的整体热身运动（图5c）。此外，在脚踝上安装一个传感器，监测在单杠上进行的弯曲腿部按压练习，为保护腰部、脊柱和大腿内侧提供预防措施（图5d）。

也可以使用可穿戴柔性压电传感器监测志愿者的跑步训练（图5f）。在慢跑和快跑之间，手臂摆动和步伐的频率和幅度是不同的，因此可以根据传感器的输出信号对人体肩膀和膝关节的不同运动状态进行比较和分析（图5g和5h）。此外，该传感器有可能用于监测和纠正行走姿势。识别与足底支撑点相关的病理，可以通过治疗姿势更快、更有效地进行干预，从而预防各种生理问题，如胫骨夹板、膝盖疼痛和背部问题。据观察，步态模式正常的人走路节奏稳定，表现出干净的力量。相反，那些习惯性走路不正确的人不仅消耗更多的能量，而且脚底的动力点明显不统一，导致更容易疲劳（图5e）。

图6 (a)系统集成设计原理图，(b)角色操作演示界面，(c)游戏运行时传感器输出电压

研究结论

成功制备MOF@D-CN/PAN 复合纳米纤维膜（PMDCN） ，通过 Z 型异质结内电场与挠曲电协同，实现压电性能显著提升；

PMDCN 综合性能最优：高介电常数（6.01）、优异柔性（断裂伸长率 71.92%）、超高灵敏度（14.53 V N⁻¹）及长循环稳定性（20000 次）；

该设计为聚合物基柔性可穿戴IoT设备提供了新颖方案，可广泛应用于人体健康监测、智能交互等领域。

论文第一作者为北京石油化工学院新材料与化工学院2022级硕士生林倩冰，论文通讯作者为北京石油化工学院师奇松副教授。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.nanoms.2025.09.008